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title: "Confianza en las instituciones políticas en Europa"
author: "Wyndham Daniela"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
    source_code: embed
---

```{r setup, include=FALSE}

# Configuración global para suprimir los warnings
knitr::opts_chunk$set(warning = FALSE, message = FALSE)

# Establecer el directorio raíz para todo el documento

setwd("C:/Users/Dell/Documents/M8-Reto2/Datos")

# Instalar paquetes necesarios (solo si no están instalados)
if(!require(flexdashboard)) install.packages("flexdashboard")
if(!require(tidyverse)) install.packages("tidyverse")
if(!require(maps)) install.packages("maps")
if(!require(DT)) install.packages("DT")
if(!require(shiny)) install.packages("shiny")

# Cargar librerías
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(maps)
library(DT)
library(shiny)

# Verificar la ruta de trabajo actual
print(getwd())

# Listar archivos en el directorio actual para asegurarse de que el archivo está presente
print(list.files())

# Cargar el archivo CSV
file_path <- 'bd_depurada.csv'
datos <- read_csv(file_path)
print(datos)

```


Column {data-width=450}
-----------------------------------------------------------------------

### Niveles de confianza en instituciones politicas de 

```{r}
# Menú lateral para seleccionar el tipo de confianza
selectInput("tipo_confianza", "Selecciona el tipo de confianza:",
            choices = list("Confianza en los Partidos Políticos" = "Confianza_partidos_politicos",
                           "Confianza en el Parlamento" = "Confianza_parlamento",
                           "Confianza en los Políticos" = "Confianza_politicos"))
renderPlot({
  tipo_confianza <- input$tipo_confianza
  
  # Filtrar datos por países de Europa
  europa <- map_data("world", region = c("Austria", "Belgium", "Bulgaria", "Croatia", "Cyprus", 
                                         "Czech Republic", "Denmark", "Estonia", "Finland", "France", 
                                         "Germany", "Greece", "Hungary", "Ireland", "Italy", 
                                         "Latvia", "Lithuania", "Luxembourg", "Malta", "Netherlands", 
                                         "Poland", "Portugal", "Romania", "Slovakia", "Slovenia", 
                                         "Spain", "Sweden", "United Kingdom"))
  
  # Promediar los niveles de confianza seleccionados por región
  datos_promedio <- datos %>%
    group_by(Region_Geografica) %>%
    summarize(Confianza = mean(get(tipo_confianza), na.rm = TRUE))
  
  # Crear un dataframe de regiones para el mapa
  regiones <- data.frame(region = c("Austria", "Belgium", "Bulgaria", "Croatia", "Cyprus", 
                                    "Czech Republic", "Denmark", "Estonia", "Finland", "France", 
                                    "Germany", "Greece", "Hungary", "Ireland", "Italy", 
                                    "Latvia", "Lithuania", "Luxembourg", "Malta", "Netherlands", 
                                    "Poland", "Portugal", "Romania", "Slovakia", "Slovenia", 
                                    "Spain", "Sweden", "United Kingdom"),
                         Region_Geografica = c("Europa Occidental", "Europa Occidental", "Europa del Este", "Europa del Este", 
                                               "Europa del Sur", "Europa Central", "Europa del Norte", "Europa del Norte", 
                                               "Europa del Norte", "Europa Occidental", "Europa Central", "Europa del Sur", 
                                               "Europa Central", "Europa Occidental", "Europa del Sur", "Europa del Norte", 
                                               "Europa del Norte", "Europa Occidental", "Europa del Sur", "Europa Occidental", 
                                               "Europa Central", "Europa del Sur", "Europa del Este", "Europa Central", 
                                               "Europa Central", "Europa del Sur", "Europa del Norte", "Europa Occidental"))
  
  # Unir datos de confianza con regiones
  datos_regiones <- merge(regiones, datos_promedio, by = "Region_Geografica", all.x = TRUE)
  
  # Unir datos con mapa de Europa
  europa <- merge(europa, datos_regiones, by.x = "region", by.y = "region", all.x = TRUE)
  
  # Graficar el mapa
  ggplot(data = europa, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = Confianza)) +
    geom_polygon(color = "white") +
    scale_fill_viridis_c(option = "C", na.value = "grey50") +
    labs(title = paste("Confianza en", gsub("_", " ", input$tipo_confianza), "en Europa"),
         fill = "Nivel de Confianza") +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = "bottom")
})



```

Column {data-width=550}
-----------------------------------------------------------------------

### Chart B

```{r}
datatable(datos %>% select(País, Confianza_parlamento, Género, Rango_Edad),
          options = list(pageLength = 10),
          caption = 'Nivel de Confianza en el Parlamento por País y Género')

```

### Chart C

```{r}

```